Разработка методов и моделей поддержки принятия решений по управлению составом портфеля ИТ-проектов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Разработка методов и моделей поддержки принятия решений по управлению составом портфеля ИТ-проектов"

На правах рукописи

Ссреденко Наталья Николаевна

Разработка методов и моделей поддержки принятия решений по управлению составом портфеля ИТ-проектов

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы

экономики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

10 АПР 2014

Москва-2014

005546964

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)» на кафедре Прикладной информатики в экономике.

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Тельнов Юрий Филиппович

Официальные оппоненты: Чистов Дмитрий Владимирович

доктор экономических наук, профессор, ФГОБУ ВПО «Финансовый Университет при Правительстве Российской Федерации», заведующий кафедрой Информационных технологий

Денисов Денис Владимирович

кандидат экономических наук, доцент, НОУ ВПО «Московский финансово-промышленный университет «Синергия», заведующий кафедрой Информационных систем

Ведущая организации: ФГУП «Всероссийский научно-

исследовательский институт проблем вычислительной техники и информатизации»

Защита состоится «28» мая 2014 года в 10:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.151.01 на базе МЭСИ по адресу: 119501, г. Москва, ул. Нежинская, д. 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте МЭСИ http://mesi.ru.

Автореферат разослан 29 марта 2014 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета "" И.Н. Мастяева

1. Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования

В современном мире применение информационных технологий (ИТ) на предприятии является одним из ключевых факторов его развития. Информационные системы обеспечивают устойчивое функционирование различных компаний, поддерживая все ключевые бизнес-процессы, а также являются источником аналитического обеспечения принятия эффективных управленческих решений. Актуальными вызовами временя становятся требования адаптивности ИТ к изменению среды функционирования предприятия и соответствия информационных технологий корпоративной стратегии развития компании. Ключевой особенностью проблем управления информационными технологиями является высокая динамика изменений условий принятия решений, а именно, высокая скорость обновлений текущих систем и появление новых технологий и решений, меняющих структуру ИТ-рынка и лидеров отрасли; увеличение объема рынка информационных технологий более чем на 6% в год за счет роста рынка ИТ-услуг (по данным Министерства экономического развития Российской Федерации1); высокие риски, связанные с реализацией и последующим использованием ИТ-решений. Кроме того, при принятии управленческих решений нужно учитывать макроэкономические, региональные, отраслевые и внутренние условия, такие как: возможность изменения курса валюты, возможность изменения корпоративной стратегии и перераспределения бюджета между подразделениями предприятия, вероятность появления внешних ограничений, таких как изменение требований законодательства и т.п. Комбинации реализации условий принятия решений определяют сущность проблемных ситуаций, в аспекте которых необходимо исследовать решете задачи отбора и оценки относительной значимости реализуемых ИТ-проектов.

Перечисленные возможные изменения условий принятия решений вызывают потребность в динамическом развитии ИТ-технологий и, соответственно, в непрерывном создании и модернизации ИТ-проектов. Внедрение даже типовых решений требует трудоемкой адаптации под конкретное предприятие, а для реализации индивидуальной разработки привлекаются многие подразделения, при этом существенные ресурсы отводятся на системный анализ, формирование архитектуры комплекса ИТ-систем, интеграцию с уже имеющимися системами. Срок реализации одного крупного проекта в среднем составляет от одного года я дольше, среднего по объёму проекта - три-шесть месяцев. Крупный ИТ-проект часто разбивается на более мелкие составляющие подпроекты, имеющие определенную последовательность, ограниченные сроки и ресурсы. Часто подпроекты объединяются в группы, называемые очередями. На крупных предприятиях проект внедрения информационной системы, автоматизирующей выделенное бизнес-направление, в среднем разбивается на три-четыре очереди. Очередь в среднем состоит из 10-40 подпроекгов различной сложности и может включать в себя доработки по исправлению ошибок ранее внедренного функционала, доработки по оптимизации системной архитектуры, реализация новых функциональных задач в рамках имеющихся модулей, реализации новых модулей.

Анализ опыта внедрения информационных систем в крупных компаниях показывает, что после приема в эксплуатацию любой очереди обычно открывается проект по сопровождению внедренной системы, в рамках которого регулярно появляются новые задачи. Если система затрагивает ключевые бизнес-процессы и обрабатывает большие объемы данных -сопровождение, помимо исправления ошибок я поддержки пользователей, подразумевает постоянную доработку функционала под возникающие потребности бизнес-пользователей. Это обусловливает непрерывную реализацию большого числа связанных ИТ-проектов, требующих особых механизмов управления, контроля и распределения ресурсов в условиях конкурентной

^ПдУАуупу.есопоту.еоу.ги'пипес/тгиа - официальный сайт Министерства экономического развития Российской Федерации

среды, многочисленность и взаимосвязанность которых обусловливает внедрение методов портфельного управления.

В связи с динамичными изменениями во внешней среде ежегодно меняются потребности в реализации проектов, критерии их оценки, условия принятия решения. Лица, принимающие решения (ЛПР), должны учитывать описанные условия окружающей среды, которые определяют сущность возникающих проблемных ситуаций при реализации ИТ-проектов. Для условий принятия решений в силу их взаимосвязаниоста характерна сложная структура зависимостей, которая математически плохо формализуема. Например, изменение курса валюты может влиять на распределение бюджета между подразделениями, усиление конкурентной среды может обусловливать принятие решения о развитии выделенного бизнес-направления и т.п. Качественное описание аспектов данной структуры производится с помощью привлекаемых экспертов, для обработки оценок которых необходимо использовать развитый математический аппарат, позволяющий моделировать сложные условия решения задач управления портфелем ИТ-проектов.

Таким образом, портфельное управление ИТ-проектами сводится к определению состава портфеля с учетом условий принятия решений, включающее рациональное распределение ресурсов между различными проектами, ранжирование которых по степени относительной значимости представляет собой сложную многокритериальную задачу. Данная задача из-за широкого применения экспертных качественных оценок относится к классу слабоструктурированных и обычно решается с помощью методов поддержки принятия решений, однако существующий аппарат теории принятия решений не имеет развитых методов обработки зависимостей условий принятия решений в рамках проблемных ситуаций.

Вследствие перечисленных особенностей математический аппарат, применяемый для решения задач управления составом портфеля ИТ-проектов, должен обеспечивать возможность моделирования проблемных ситуаций на основе развития методов, позволяющих обрабатывать неопределенности проблемных ситуаций в различных условиях функционирования окружающей среды, что обусловливает актуальность выбора темы диссертации.

Степень научной проработанности проблемы

Теория принятия решений в рамках- управления составом портфеля ИТ-проектов находится на стыке различных областей науки: экономики, прикладной математики, теории игр, психологии, статистики, классификации и прогнозирования. Для поддержки решений, принимаемых при решении задач управления составом портфеля ИТ-проектов, разработаны разнообразные методы и модели.

Основополагающими работами теории управления портфелем проектов являются труды отечественных ученых Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН: Буркова В.Н., Губко М.В., Заложнева А.Ю., Караваева А.П., Колосовой Е.В., Коновалова Е.Н., Новикова Д. А., Цветкова А.В., а также работы зарубежных ученых: Г. Саймона (Simón Н.), Кендалла И„ Роллинза К. Международным сводом профессиональных знаний в сфере разработки универсальной методологии управления проектами де факто является коллективная работа института по управлению проектами (Project Management Institute, PMI) - свод знаний РМВоК (Project Management Body of Knowledge). Экономические аспекты проблем управления портфелем проектов и принятия решений отражены в работах ДикаВ.В., Литвина Ю В, Мазура И.И., Шапиро В.Д.

Методы обработки нечетких экспертных оценок изложены в работах Андрейчикова А.В., Дьяконова А.Г., Журавлева Ю.И., Ларичева О.И., МиркинаБ.Г., Черноруцкого И.Г., Саати Т.Л. (Saaty T.L.). Системы поддержки принятия решений (СППР), основанные на данных методах, впервые появились в конце 60-х годов - системы управленческих решений (Management Decisión Systems - MDS), совмещающие теоретические исследования с программной реализацией. Далее Д. Лигтлом (J.D.C.Little) было сформулировано определение информационной системы управления (Management Information System) и предложены критерии проектирования СППР в менеджменте. Полное структурированное описание всех аспектов СППР, а также результаты внедрения первой СППР изложены в работах Кина П.

(Keen P.G.W.) и Мортона М. Скотта (Scott Morton М. S.). Описание первого практического опыта создания СППР представлено Спрейгом P. (R.H. Sprague) и Карлсоном Э. (E.D. Carlson).

Большинство существующих СППР используют какой-либо один математический метод принятия решений, в основном метод анализа иерархий Томаса Л. Саати. В отличие от подобных систем в 2007 году коллективом кафедры Бизнес-аналитики факультета Бизнес-информатики ГУ ВШЭ под руководством Кравченко Т.К. спроектирована ИС «Экспертная система поддержки принятия решений» (ЭСППР). ЭСПИР относится к классу информационных систем, сочетающих преимущества экспертных систем и систем поддержки принятия решений. ЭСППР ориентирована на автоматизацию процедуры анализа проблемных ситуаций и выбора эффективных решений.

Теоретические основы построения СППР, а также практические результаты их внедрения отражены в работах отечественных и зарубежных ученых. Среди многих выделим Дорожного П.М., Литвака Б.Г., Петровского А.Б., Рогозина О.В., Тельнова Ю.Ф., Альтера С. (Alter S. L.), ГикзбергаМ, (GinzbergMJ.), Кини Р.Л. (R.L. Кеепеу), Копланда Ж. (Jack Copeland), Пауэра Д. (Power D. J.), Райфа X. (Н. Raiffa), Уинстона Э. (Whinston A.B.), Эдвардса Д. (Edwards J.S.), Эдвардса У. (Edwards W.).

При этом следует отметить, что указанные работы рассматривают отдельные аспекты проблем управления организационными, техническими, технологическими и интеграционными рисками, а также аспекты ранжирования и распределения ресурсов между ИТ-проектами портфеля. Но практически не встречаются исследования, в рамках которых строится комплексная модель системы поддержки принятия решений, позволяющая минимизировать управленческие риски за счет моделирования условий принятия решений и эффективно распределять ресурсы между ИТ-проектами. Недостаточное внимание уделяется разработке методов и инструментов моделирования и анализа проблемных ситуаций, в разрезе которых производится поиск эффективных решений, а алгоритмы распределения ресурсов чаще всего основаны на анализе только финансовых показателей эффективности.

Целью исследования является разработка и адаптация экономико-математических методов и моделей принятия решений по управлению составом портфеля ИТ-проектов, в основе которых лежат модифицированные методы аналитических сетей и метода анализа иерархий, позволяющие существенно повысить качество принимаемых управленческих решений.

В соответствии с целью диссертации поставлены следующие задачи исследования:

1. Проанализировать модели и методы решения задач управления составом портфеля ИТ-проектов, а также обосновать необходимость развития инструментов для их решения.

2. Усовершенствовать метод моделирования проблемных ситуаций для решения задачи управления составом портфеля ИТ-проектов, учитывающий зависимости условий принятия решений.

3. Разработать модификации методов поддержки принятия решений для ранжирования ИТ-проектов портфеля в контексте качественной экспертной оценки проблемных ситуаций.

4. Построить математическую модель распределения ресурсов между проектами портфеля с учетом коэффициентов их относительной значимости.

5. Разработать архитектуру СППР, позволяющую моделировать проблемные ситуации и применять модифицированные методы для решения поставленной задачи.

6. Апробировать предлагаемые модели и методы принятия решений при решении задачи управления составом портфеля ИТ-проектов в банке.

Объектом исследования является ИТ подразделение, реализующее комплекс ИТ проектов.

Предметом исследования являются модели и методы поддержки принятия решений, используемые для управления составом портфеля ИТ-проектов.

Область исследования

Диссертационная работа посвящена исследованию теоретических и практических основ управления составом портфеля ИТ-проектов. Содержание диссертационной работы соответствует п. 1.4. «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений» и п. 2.3. «Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях» паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки).

Теоретической и методологической и информационной базой исследования являются разработки отечественных и зарубежных авторов, методические материалы, труды ведущих отечественных и зарубежных учёных и научные труды в области управления портфелями ИТ-проектов. В работе применяются принципы комплексного и системного подходов с использованием теории принятия решений, использованы методы обработки нечетких экспертных оценок, аналитических сетей, математического программирования.

В работе использовались отчеты Минэкономразвития, а также данные исследовательских агентств и консалтинговых компаний (McKinsey & Company, Standish Group, IDC).

Информационной базой практической части исследования являются данные об операционной деятельности, а также данные управленческой отчетности ИТ-службы одного из ведущих российских банков, включая отчетность по планированию и бюджетированию реализации портфеля ИТ-проектов подразделения бизнес-аналитики (Business Intelligence).

Инструментальной базой исследования являются системы поддержки принятия решений, разработанные различными научными коллективам на основе широко распространенных математических методов принятия решений. Разработка модели условий окружающей среды осуществлена в системе SuperDecisions, решение задачи ранжирования альтернатив реализовано в системе ЭСППР, для написания макроса формирования набора проблемных ситуаций использована среда VBA.

Научная новизна исследования заключается в разработке комплексного подхода к решению задач управления составом портфеля ИТ-проектов на основе моделирования проблемных ситуаций принятия экономических решений, а также создания модифицированных методов, позволяющих выбирать эффективное решение в разрезе смоделированных проблемных ситуаций на основе аппарата аналитических сетей.

К основным научным результатам диссертационного исследования, имеющим элементы научной новизны, относятся следующие:

1. Определены ключевые задачи управления составом портфеля ИТ-проектов, характеризующиеся слабой структурированностью. Формализовано определение слабоструктурированной задачи принятия решений в условиях неопределенности, связанной с проблемными ситуациями, которые могут возникнуть в процессе реализации ИТ-проектов портфеля. Обоснована необходимость разработки новых и модификации существующих методов принятия решений, основанных на качественном анализе проблемных ситуаций, с учетом зависимостей условий принятия решений.

2. Разработан новый метод моделирования проблемных ситуаций задачи управления составом портфеля ИТ-проектов на основе аппарата аналитических сетей. В рамках данного метода формализована процедура нахождения коэффициентов относительной значимости реализаций условий принятия решения. Отличительной особенностью предлагаемого метода является учет зависимостей условий, подусловий и их реализаций, которые могут существовать внутри аналитической сети. Предложенный математический метод с высокой степенью детализации отображает условия окружающей среды, которые необходимо учитывать при формировании портфеля ИТ-проектов.

3. Разработаны модификации математических методов принятия решений, базирующихся на методе анализа иерархий (МАИ), отличительной особенностью которых является совместное использование различных алгоритмических блоков из МАИ и предлагаемого модуля по обработке мнений экспертов. Предложенные модифицированные методы обладают преимуществами но сравнению с базовым версиями существующих методов за счет учета специфических особенностей проблемных ситуаций.

4. Разработана новая архитектура СППР и модель процесса принятая решений в рамках СППР, позволяющая выделять условия принятия решений, формировать набор проблемных ситуаций, оценивать коэффициенты их относительной значимости и производить выбор модифицированного метода для решения поставленной задачи. Разработанные программные решения позволяют эффективно формировать состав портфеля ИТ-проектов.

5. Разработана модель оптимизации распределения ресурсов между ИТ-проекта™ портфеля с учётом коэффициентов относительной значимости альтернатив, вычисляемых с помощью модифицированных методов, что позволяет максимизировать ожидаемую прибыль от реализации портфеля ИТ-проектов при заданных ресурсных ограничениях.

6. Решена задача управления составом портфеля ИТ-проектов в ИТ-подразделении кр)тшого банка: с помощью разработанных .методов и моделей сформирован набор проблемных ситуаций, произведено ранжирование ИТ-проектов портфеля и сформулированы рекомендации по эффективному распределению ресурсов, что позволяет повысить ожидаемую прибыль от реализации портфеля ИТ-проектов.

Теоретическая значимость. Предложенные в диссертационном исследовании алгоритмы и модели в экономическом смысле обобщают достижения теории принятия решений, учитывают специфику сферы управления составом портфеля ИТ-проектов и вносят вклад в данную область знаний, а также развивают инструментальный аппарат. С математической точки зрения значимостью обладают разработанные в диссертации методы и модели решения задачи управления составом портфеля ИТ-проектов на основе развития и модификации методов аналитических сетей и анализа иерархий, которые могут быть адаптированы для управления портфелями проектов других сфер деятельности. Выводы диссертации развивают теоретические положения и практические результаты, опубликованные в отечественной и зарубежной литературе по данной тематике, и не противоречат им.

Практическая значимость заключается в возможности использования разработанного метода моделирования проблемных ситуаций, а также модифицированных методов анализа иерархий, для решения задач управления составом портфеля ИТ-проектов. Предложенные методы, модели и инструменты позволяют решать задачи формирования состава портфеля ИТ-проектов, что существенно повышает качество управленческих решений.

Разработанная СППР может быть использована ИТ-подразделениями различных организаций для управления составом портфелей ИТ-проектов.

Задача распределения ресурсов ИТ-проектов решена для подразделения бизнес-аналитики в одном из ведущих российских банков, что позволило произвести комплексную оценку ИТ-проектов портфеля с учетом условий принятия решений, а также обеспечить более высокую ожидаемую прибыль от реализации портфеля.

Результаты диссертационного исследования используются в преподавании дисциплины «Системы поддержки принятия решений» в Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики».

Апробация результатов

Основные результаты исследования были изложены автором, обсуждались и получили одобрение на:

• IX Международной научно-методической конференции «Совершенствование подготовки ГГ-сиециалистов по направлению «Прикладная информатика» для инновационной экономки», МЭСИ, Москва, 2013;

» научно-исследовательском семинаре "Системы поддержки принятия решений и управления эффективностью бизнеса" кафедры бизнес-аналитики НИУ ВШЭ, 2010 -2012 гг.;

• научном семинаре «Система управления эффективностью бизнеса» кафедры бизнес-аналитики НИУ ВШЭ, 2010 - 2012 гг.;

• ежегодной студенческой научно-практической конференции «Информационные технологии в экономике, бизнесе, управлении», ГУ-ВШЭ, Москва, 2009;

• ежегодной студенческой научно-практической конференции «Информационные технологии в экономике, бизнесе, управлении», ГУ-ВШЭ, Москва, 2010.

Практические результаты исследования были апробированы при анализе деятельности крупного российского Банка: выполнена оценка портфеля и произведена оптимизация распределения ресурсов между ИТ-проектами подразделения бизнес-аналитики (Business Intelligence).

Публикации. Основное содержание диссертации и результаты проведенного исследования изложены в 14 опубликованных научных работах общим объемом 5,5 п.л., в том числе в 5 статьях (2,2 п.л.) в научных журналах, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук.

Объем и структура диссертации

Диссертационное исследование общим объемом 166 страниц включает в себя введение, три главы, заключение, библиографический список из 161 наименования. Работа содержит 17 рисунков, 19 таблиц и 5 приложений.

2. Основные положения диссертации

В рамках первого пункта новизны на основе анализа работ отечественных и зарубежных ученых, а также данных ведущих аналитических агентств выделены характерные условия решения задач управления составом портфеля ИТ-проектов, к которым относятся высокая скорость изменений на рынке ИТ-решений, увеличение объема ИТ-рынка; высокие риски, связанные с реализацией ИТ-проектов. Сформулированы основные функции управления портфелем ИТ-проектов, характерные для большинства видов портфелей. Определены ключевые аспекты проблемы управления составом портфеля ИТ-проектов, которые возникают при реализации функций управления портфелем (рис. 1). В результате анализа окружающих условий сферы информационных технологий, функций и проблем управления портфелем проектов сформулированы характерные особенности задач управления составом портфеля ИТ-проектов, которые позволили отнести эти задачи к классу слабоструктурированных задач.

В диссертации произведен аналитический обзор научной литературы, посвященной системам поддержки принятая решений (СППР). Осуществлен сравнительный анализ известных систем поддержки принятия решений, а также математических методов, лежащих в их основе. В результате выявлено узкое место большинства СППР в виде ограниченной методологической основы: большинство систем основаны на одном математическом методе и в недостаточной степени моделируют неопределенность окружающей среда и возможные проблемные ситуации на основе оценок экспертов.

Сводный анализ существующих моделей и методик к решению поставленной задачи показал, что в выявлении и контроле управленческих и внешних рисков недостаточное внимание уделяется проблеме неопределенности внешней среды и моделированию условий принятия решений.

В диссертационном исследовании сформулированы требования к математическому аппарату, соответствующему поставленной задаче. Сформулировано строгое определение задачи принятия решений при управлении составом портфеля ИТ-проектов в условиях неопределенности через введение понятия проблемной ситуации. Понятие проблемной ситуации предложено определять через условия принятия решений, подусловия и их реализации.

Слабоструктурированные задачи принятия решения в условиях неопределенности

Рисунок 1 - Характеристика задач управления составом портфеля ИТ-проектов

Под условием принятия решения будем понимать аспект функционирования окружающей среды (/„,, который может относиться к макроэкономическим, региональным, отраслевым я внутренним характеристикам.

Набор условий принятия решения £/ = ({/,,..., Г/„,,..., им\ т — (1,... ,М)отражает объединение множества аспектов окружающей среды, в разрезе которых необходимо исследовать решение задачи (например, изменение конкурентоспособности, изменение стратегии и т.п.).

Каждое условие IIт может разбиваться на подусловия I]^: Х]т - ((/„,,..., I/ ,..., ) , где у = (1.....У„), т = (1,... ,М).

У каждого условия (подусловия) определяются прогнозируемые диапазоны значений рассматриваемых аспектов, или реализации. 17^ е иту — это возможные реализации к, сформированные в рамках ^-подусловия ти-условия: V , ), где

^=(1,...,^.), у=(\,...,ут), т=а...,ло-

Условия принятия решений при управлении составом портфеля ИТ-проектов, их подусловия и реализации могут иметь зависимости. Зависимости будем задавать матрицами попарных сравнений РШ, характеризующими

сравнение объектов в определенном контексте.

Под проблемной ситуацией С.г] = (1,...,./) будем понимать совокупность отдельных реализаций всех выделенных подусловий условий принятия решения, между которыми существует логическое отношение «И». При этом одна проблемная ситуация должна содержать ровно по одной реализации из каждого подусловия, то есть входящих в один диапазон. Неопределенность окружающей среды предлагается задавать множеством

С=(С1,...,С/,...,СЛ у = 0.....■/)■

Соответственно, систему предпочтений ЛПР можно задать отображением д = /(х,с),/ -.ХхС —каждому некоторому вещественному числу, являющемуся обобщенной оценкой данного исхода в разрезе проблемной ситуации и входных альтернатив х, е X, оцененных по выделенным признакам, ставящее в соответствие вариант исхода ц.

Таким образом, для решения задачи отбора и ранжирования ИТ-проектов портфеля предполагается предварительно отобрать наиболее значимые проблемные ситуации, в контексте которых будет осуществляться оценка альтернатив (в нашем случае ИТ-проектов) по признакам и, далее, распределение между ними ресурсов. Постановка задачи делится на три подзадачи:

1. Выделение набора условий, подусловий и их реализаций, оценка их относительной значимости, формирование и отбор проблемных ситуаций.

2. Оценка набора альтернатив (ИТ-проектов) по выделенным признакам в разрезе отобранных проблемных ситуаций.

3. Распределение ресурсов между ИТ-проектами с учетом коэффициентов их относительной значимости.

Для улучшения качества обоснования принимаемого решения к задачам часто привлекаются эксперты с1 = (1,...,/)), оценки которых согласуются в соответствии с правилами согласования.

Поставим задачу управления составом портфеля ИТ-проектов с учетом выделенных подзадач и введенных условных обозначений; индивидуальное или групповое лицо, принимающее решения (ЛПР) с учетом формализации зависимых условий принятия решений (окружающей среды) II в рамках набора проблемных ситуаций С, должно произвести эффективное ранжирование X* множества вариантов решения X, оцениваемых по признакам Ь множеством привлечённых экспертов Д на основе выделенных критериев К. На основании произведенного ранжирования ЛПР необходимо осуществить эффективное с точки зрения относительной значимости альтернатив распределение ресурсов Я.

В рамках второго пункта новизны автором предложен новый метод моделирования проблемных ситуаций задачи управления составом портфеля ИТ-проектов, разработанный с использованием метода анализа иерархий и метода аналитических сетей.

При исследовании окружения задачи управления портфелем, на первом этапе ЛПР выявляет условия принятия решений и подусловия, на которые разбиваются условия. Далее из реализаций (возможных результатов проверки подусловий) выявленных подусловий формируется набор проблемных ситуаций. Особенностью предлагаемого метода является учет возможных зависимостей, которые могут существовать между условиями принятия решения, подусловиями и их различными реализациями.

На рисунке 2 представлена блок-схема разработанной методики формирования проблемных ситуаций и вычисления коэффициентов их относительной значимости. Предложенная схема отображает процесс формирования и отбора наиболее значимых проблемных ситуаций, характеризующих окружающую среду.

Для построения иерархии условий, подусловий и их реализаций предлагается использовать метод анализа иерархий Т.Саати. Вершиной такой иерархической структуры будет выступать цель: найти коэффициенты относительной значимости условий, подусловий и их реализаций. В зависимости от задачи, уровней условий под целью может быть несколько. Будем считать, что цель и уровни условий, располагающиеся под целью, составляют управляющую иерархию. Для обработки управляющей иерархии условий и вычисления

коэффициентов их относительной значимости используется МАИ. Вычисление относительной значимости условий производится в соответствии с базовыми основами метода анализа иерархий.

Формирование сети условий, подусловий и реализаций

Формирование матрицы попарных сравнении условий

Формирование входных данных задачи

Вычисление собственного вектора матрицы

з:

Нормирование собственного вектора (сумма элементов =1)

| Формирование под каждым условием сети I _подусловий__

Для каждого условия формирование матриц попарных сравнений подусловий

X

Для каждого лодуслозия формирование матриц попарных сравнений реализаций

Вычисление собственных векторов для всех матриц

Вычисление локальных коэффициентов

для всех элементов сети

Группировка всех вычисленных векторов в суперматрицу

¡Возведение суперматрицы в предельную степень до : стабилизации результата

X

Получение коэффициентов относительной значимости реализаций в первом столбце __суперматрицы_

Формирование набора проблемных ситуаций и вычисление коэффициентов их относительной значимости__

I-

Отбор наиболее значимых проблемных ситуаций по заданному пороговому значению

Вычисление обобщенных коэффициентов реализаций

Формирование, отбор проблемных ситуаций

Рисунок 2 - Схема алгоритма формирования проблемных ситуаций

Для моделирования подусловий и их реализаций воспользуемся другим подходом Томаса Л. Саатя, а именно методом аналитических сетей для учета зависимостей: под каждым условием управляющей иерархии сформируем сеть подусловий.

Для расчета коэффициентов относительной значимости подусловий и их реализаций произведена адаптация алгоритма MAC. Подусловия и их реализации представлены в виде аналитической сети (рис.3).

Рисунок 3 - Возможный вид сети под управляющей иерархией

Подобные сетевые структуры могут иметь следующие зависимости между сформированными подусловиями и их реализациями:

• Зависимости подусловий относительно подцели. На рис. 2 они отображены сплошными стрелками, исходящими из подцели (зависимости типа Г).

• Зависимости между подусловиями и их реализациями:

> Зависимости между двумя различными подусловиями и их реализациями. На рис. 2 они отображены пунктирными стрелками, исходящими из одного подусловия и входящими в другое (зависимости типа Да);

> Взаимозависимости между двумя различными подусловиями и их реализациями. На рис. 2 они отображены двумя разнонаправленными пунктирными стрелками, соединяющими два подусловия (зависимости типа II. б).

• Зависимости между реализациями одного подусловия. На рис. 2 они отображены пунктирными стрелками, исходящими и входящими в одно подусловие (зависимости типа III).

Каждая зависимость (каждая сформированная стрелка) задается набором матриц попарных сравнений относительной значимости соответствующих элементов. Из полученных матриц вычисляются собственные векторы и

соответствующие максимальным собственным значениям. Нормированные собственные векторы согласно правилам, изложенным в диссертации, группируются в суперматрицу РтЗирггМзгг. Далее суперматрица возводится в предельные степени (вычисляются произведения суперматрицы на саму себя) до тех пор, пока результат не стабилизируется:

1' 1 " к ^¡ирегШ/г" О)

Значения искомых коэффициентов относительной значимости

реализаций подусловий рассматриваемого условия будут рассчитаны в предельной

суперматрице. Подобный расчет коэффициентов относительной значимости реализаций подусловий производится для каждого условия.

Далее, после расчета относительной значимости всех реализаций, формируется набор проблемных ситуаций. Каждая проблемная ситуация С¡,j = (1,..., J) — это совокупность отдельных реализаций всех выделенных подусловий (условий) принятия решения, между которыми существует логическое отношение «И». При этом одна проблемная ситуация должна содержать ровно по одной реализации из каждого подусловия. Таким образом, набор проблемных ситуаций задается выражением:

C = U(C, = n^*:V^,3bt). (2)

J' i

Будем считать, что показатели, отражающие относительную значимость проблемных ситуаций, рассчитываются как сумма коэффициентов относительной значимости всех реализаций подусловий (условий) принятия решения, формирующих данные проблемные ситуации:

м j

т=1 jk=\

Полученные коэффициенты относительной значимости ситуаций позволяют отобрать наиболее значимые проблемные ситуации, включаемые в задачу управления составом портфеля ИТ-проектов.

В рамках третьего пункта новизны автором изложены результаты разработки математического аппарата - развития методов поддержки принятия решений.

На основе анализа существующих СППР выявлено, что большинство существующих систем имеют в своей основе Метод анализа иерархий (МАИ). МАИ, широко используемый в принятии решений, представляет собой теорию, которая базируется на экспертных оценках и суждениях индивидуальных участников или групп. МАИ позволяет лицу, принимающему решение (ЛПР), структурировать сложную проблему в виде иерархии и выполнить количественную оценку имеющихся вариантов решения (альтернатив). Теоретическое развитие данного метода в рамках уточнения отдельных процедур, нацеленное на его адаптацию к разнообразию реальных ситуаций выбора, представляет собой особый интерес, поскольку позволяет улучшить качество управленческих решений.

В исходном виде МАИ подразумевает использование оригинального подхода Т.Саати для вычисления относительной значимости признаков и формирования оценок относительной значимости альтернатив в разрезе признаков, а также использование принципа большинства для итогового расчета весов альтернатив. Однако метод не предусматривает учет наличия проблемных ситуаций и возможности согласования экспертных оценок в их разрезе.

При анализе метода на предмет поиска возможностей для создания модифицированных алгоритмов, сделаны выводы о том, что существует возможность использования оригинального подхода Т.Саати не только для подсчета весов признаков и коэффициентов альтернатив по отдельным признакам, но также для вычисления коэффициентов относительной значимости проблемных ситуаций и определения относительной компетентности экспертов. Для итогового выбора эффективной альтернативы, помимо принципа Большинства, имеет смысл использовать принцип Парето.

На основании данных предположений Метод анализа иерархий описан в диссертации в терминах, адаптированных к ЭСППР, а также разработаны три модификации: МАИ с включенными экспертами и проблемными ситуациями, согласуемыми по принципу большинства, при заданных вероятностях появления проблемных ситуаций и коэффициентах значимости экспертов (Комб. МАИ 1); МАИ с включенными экспертами и проблемными ситуациями, согласуемыми по принципу Парето (Комб. МАИ 2); МАИ с включенными экспертами и проблемными ситуациями, согласуемыми по принципу большинства, при вероятностях появления проблемных ситуаций и коэффициентах значимости экспертов, вычисляемых по принципу Саати (Комб. МАИ 3).

Приведем ключевые моменты из строгой математической записи данных комбинированных алгоритмов, предложенных в диссертационном исследовании:

Комб. МАИ 1

Отличие данного комбинированного метода от классического МАИ заключается в том, что для нахождения оценок относительной значимости признаков каждый с1-ъш эксперт в каждой /-ой проблемной ситуации формирует матрицы попарных сравнений относительной значимости признаков с элементами . Также формируются матрицы предпочтений альтернатив, которые задаются в виде матриц попарных сравнений с элементами в

которых каждым ¿-ым экспертом сопоставляется качество / и к- альтернатов по отдельным признакам в каждой /-ой проблемной ситуации, ¡,к = (I,...,/) ■

Далее для каждой матрицы попарных сравнений относительной значимости признаков вычисляется собственный вектор соответствующий максимальному собственному

значению:

Элементы полученного вектора преобразуются согласно следующему правилу:

-щ 1 Р)

^ '{ ~

Для каждой матрицы попарных сравнений относительной значимости альтернатив по различным признакам (составленных б?-ым экспертом для каждой /-ой проблемной ситуации) вычисляются собственные вектора соответствующие максимальным собственным

значениям матриц:

Рцмрчгм, = Кжще„!М} , и Далее:

„ _

V Е ^

х-1

Коэффициенты альтернатив соответствующие мнению ¿/-ого эксперта в /-ой

проблемной ситуации, рассчитываются следующим образом: /

/=1

Формула для расчета итоговых коэффициентов вариантов решений Е,:

¡/•л /«1

Оптимальной является альтернатива с наибольшим коэффициентом относительной значимости.

Преимущество данной модификации заключается в наличии возможности учета информации об относительной значимости проблемных ситуаций и компетентности экспертов.

Комб. МАИ 2

Отличием данной модификации от предложенного выше Комб. МАИ 1 является отсутствие весов экспертов и относительной вероятностей появления проблемных ситуаций: при использовании принципа согласования Парето данные веса и вероятности не учитываются.

В соответствии с принципом Парето, используемым для согласования предпочтений, задаваемых экспертом с/ в различных ситуациях/, вариант решения X, предпочтительнее Хк, если выполняются нижеследующие неравенства:

Где г,А = (1,...,/), г * к\ с1,д = (1,...,0),с1 * д; j,h = (l,...,J)J ф к.

Это означает, что в различных проблемных ситуациях), с учетом мнений отдельных экспертов с1 альтернатива Х1 не хуже альтернативы , однако, хотя бы в некоторой ситуации /г, хотя бы некоторый эксперт д считает, что альтернатива «V, лучше Хк. Если среди множества

альтернатив имеется соответствующий вариант решения Л'*, то X' считается оптимальным по Парею.

Преимуществом данной модификации является ее простота: вычисления не столь сложны по сравнению с другими комбинированными алгоритмами. Кроме того, данный метод с успехом будет работать в случае, если отсутствуют данные о компетентности экспертов и относительной вероятности появления проблемных ситуаций.

Комб. МАИ 3

Для данного алгоритма шаги по вычислению коэффициентов относительной значимости признаков и альтернатив в разрезе проблемных ситуаций с точки -¡рения различных экспертов аналогичны алгоритму Комб. МАИ 1. Отличие заключается в том, что коэффициенты относительной вероятности появления проблемных ситуаций и компетентности экспертов не задаются, а рассчитываются.

Для

вычисления коэффициентов компетентности экспертов задается соответствующая матрица попарных сравнений с элементами Для данной матрицы вычисляется

собственный вектор м>11е , соответствующий максимальному собственному значению:

= Л«в ' «и далее: (11)

у, = -¿-ь— .

V» (12)

¿-л «г *

Коэффициенты относительной вероятности появления проблемных ситуаций можно вычислить двумя способами. В соответствии с первым, задается матрица их попарных сравнений Р^. Для данной матрицы вычисляется собственный вектор р,^ , соответствующий максимальному собственному значению:

Л*' /V = Л™J ' А*. >и далге: (13)

р

Х=1

Второй способ более трудоемкий и подразумевает использование механизма моделирования проблемных ситуаций, разработанного в рамках диссертационного исследования.

Итоговые коэффициенты вариантов решений рассчитываются следующим образом:

о J

Ет- (15)

Вариант решения, получивший наибольший коэффициент Е1 является самым предпочтительным.

Преимущество данной модификации заключается в наличии более точной и детальной возможности обработки входных данных - а значит, метод обеспечивает получение более эффективного и обоснованного решения.

Сравнительный анализ разработанных комбинированных методов приведен в табл. 1

Все

изложенные в диссертации комбинированные алгоритмы приведены в единой терминологии, соответствующей ЭСППР [Кравченко Т.К. (в соавторстве), 2008 г.]. Таким

образом, предложенные теоретические основания пригодны для непосредственной программной реализации в данной системе.

Таблица 1 - Сравнительный анализ комбинированных методов

Комб.МАИ 1 Ком&МАИ г Комб.МАИ 3

Учет наличия проблемных ситуаций да да да

Принцип согласования проблемных ситуаций Большинства Парето Большинства

Обработка мнений привлеченных экспертов да да Да

Вероятности появления проблемных ситуаций заданы заданы вычисляются про . принципу Саати

Коэффициенты относительной компетентности экспертов заданы заданы вычисляются про принципу Саати

Формат бизнеса, оптимально подходящий для использования комбинированного метода Подходит небольшим организациям, где ЛПР может самостоятельно оценить коэффициента компетентности экспертов, а также где существует отдел моделирования и оценки вероятности экономических сценариев Подходит для больших организаций, где количество сотрудников, привлекаемых к экспертной оценке, велико, т.к. метод позволяет согласовывать оценки экспертов без учета их относительной компетентности Подходит бизнесу средних размеров, где ЛПР может лишь попарно сравнить компетентность сотрудников, но не может сразу их проранжировать

Выбор отдельных методов принятия решений в ЭСППР осуществляется по результатам ответов пользователя на вопросы об условиях принятия решения. Для того чтобы описанные методы и комбинированные на их основе алгоритмы могли быть включенными в ЭСППР, необходимо переработать существующую в системе цепочку вопросов и ответов. Существующая цепочка приведена в Приложении 2. Вопросы об элементах задачи принятия решения и их различные реализации (ответы). В диссертационном исследовании предложена модификация цепочки, позволяющая совершать выбор метода, оптимально подходящего решаемой задаче. ^^

Необходимость введения предлагаемых модификаций обусловлена потребностями ЛПР строить прогнозы, основанные на мнениях нескольких экспертов, а также необходимостью максимально детально моделировать окружающие обстоятельства при принятии сложных управленческих решений.

В рамках четвертого пункта новизны предложенные комбинированные методы поддержки принятия решений и подход к моделированию проблемных ситуаций собраны в единую структуру. Оценив в контексте выделенных признаков возможные варианты инструментальных средств для решения сформулированных подзадач, предложена архитектура СППР, удовлетворяющая разработанным требованиям и позволяющая решать задачи управления составом портфеля ИТ-проектов (рис. 4).

Разработанная система поддержки принятия решений обеспечивает следующие возможности:

• Реализацию МАИ и MAC в классической форме для поддержки этапов моделирования условий принятия решений.

• Автоматическое формирование набора проблемных ситуаций, расчет коэффициентов их относительной значимости и отбор среди них наиболее значимых,

• Обработку оценок ИТ-проектов (альтернатив) по признакам в разрезе проблемных ситуаций. Вычисление коэффициентов относительной значимости альтернатив.

® Реализацию симплекс-метода для возможности автоматического расчета эффективного распределения ресурсов.

Набор условий, лодуслоэий и их реализаций

Обработка условий принятия решений:.

1. Моделирование сети ■

мннШ

2. Вычиапвни.е , . • коэффициентов .{•.

Реализация

Формирование проблемных.

ШшШШЖЩш

1. Порибарзсьхнабрав;,. . реализаций.

когфрлф^гов у. ' ,

Набор весов реализаций

Отбор, ранжирование альтернатив; .

1. 3«»ДвНЙ» 04»»^

акСГОфгар ®

ра р. л нитцик ,

(ДОлМмжагОДе 2 Вычисление ^бговьес

мйММмИВМГ

эсппр '

Набор проблемных ситуаций с коэффициентами относительной значимости

Распределение ресурсов между апьтёрнативами:

ШМКМ» ВДн»*и Дохода аМиПЖ

тмШпшк '

шшшттях грщ,т>т

^рддсшо)-

г<ртшж*№-

Эффективнсе распределение ресурсов

Отранжированные ИТ-проекты (альтернативы) с присвоенными коэффициентами относительной значимости

Рисунок 4 - Архитектура СППР

Для возможности практического использования разработанной СППР разработана модель процесса управления составом портфеля ИТ-проектов в рамках СППР, имеющая временное измерение и подразумевающая участие всех заинтересованных сторон (рис. 4). При этом каждый из этапов задачи принятия решений, рассматриваемых в рамках диссертационного исследования, поддерживается некоторой информационной системой, что позволяет применять разработанные подходы к решению практических задач и производить трудоемкие вычисления с помощью различных инструментальных средств, собранных в единую архитектуру.

Разработана модель процесса управления составом портфеля ИТ-проектов в рамках СППР (рис. 5).

Единственный трудоемкий процесс, не поддерживаемый готовой информационной системой - процесс формирования проблемных ситуаций, вычисления коэффициентов их относительной значимости и ранясирования. Для возможности моделирования проблемных ситуаций в практических задачах с помощью предложенных методов автором разработано приложение, автоматизирующее процедуру моделирования и отбора наиболее значимых проблемных ситуаций. Программный код данного модуля приведён в Приложении 5. Программный код модуля, автоматизирующего процедуру формирования проблемных ситуаций.

В рамках пятого пункта новизны предложена математическая модель оптимизации централизованной схемы распределения ресурсов между проектами портфеля.

Комбинированные методы, разработанные в рамках данного диссертационного исследования, позволяют ранжировать альтернативы (проекты, входящие в состав портфеля) и присвоить каждой альтернативе коэффициент относительной значимости. Данный коэффициент отражает совокупную значимость альтернатив, оцененных экспертами по признакам в разрезе всех выделенных проблемных ситуаций, а значит, является важным агрегированным показателем, отражающим ключевые аспекты задачи принятия решения. Следовательно, учёт данного коэффициента при распределении ресурсов между ИТ-лроектами портфеля повысит эффективность управления составом портфеля.

Модель процесса принятия решений'

лпр

• Аналйтик

Эксперты

Формирование едодцых данных .г - задачи принятия решений:.-; -нвбораальтернагу в, критериев

Входные ""•данные задачи

. Ал ал из внешней среды: выявление условий,; лодусппвиЙ принятая решений и их реализаций

Набор условий внешней среды

Условия принятия решений

• Определение набора:

'.'-'.экспертов?.

V

Разработка модели условий -• внешней среды, умитъ'ааю^й'-. V" ''. наличие зависимостей й :. .Взаимосвязей. Средств^—{ТО '. .вирег0ес(5юпя. ":•' ■ '•■:<(.

Модель взаимосвязей условий, подусловий и их реализаций.

Набор весов реализаций.

_±_

"* Утвержденный "" "список экспертов—

.; Формирование пррбяемных;:-. ситуаций, вычисление их весов'.1'; раюкировга.Средство-мекрбс

Принятие решения об итоговом , распределении ресурсов между ИТ» ; проектами портфеля

Осуществление проверки; контроля I

непротиворечивости ' """зав еде иные вЭСППР данные:-альтернативы,признаки, пр.ситуации, веса

Осуществление выбора метода -> (методов) решения задачи.; > ^ , ; Средство- ЭСППР. ,

Набор методов, подходящих для решения задачи

. Решение задачи ранжирования/ ; альте рнатие ,ф ор ми ро вани ео гчета. - :.' Средстве - ЭСППР. •;

Коэффициенты относительной значимости рпьтарнятмв

Проранжированный набор отобранных пробг.емных ситуаций, их веса

- Оценка альтернатив е ' ^; соответствии с »^итериями в.' разреза лробпемяьос стуацй{1. Сределю -ЭСППР.

Т

Составление целевой функции '.у-': оптимизированной. ■!"..", г4--'V централизованной схемы, решение задачи линейного программирования - распредел ения ресурсов.

Условия принятия решений

Формирование,функций •■/■ дохода и затрат на осчовзнии прин*пых учетнь'к ставок и' ••' ". . ;цёлев1}1хпоказателей-''.:

Сформированные функция дохода и функции затрат

J

Эффективное распределение ресурсов

Рисунок 5 - Модель процесса принятия решений

В диссертации доработана существующая модель распределения ресурсов «централизованная схема»2 между проектами портфеля, в соответствии с которой максимизируется разность между доходами, получаемыми от реализации проекта, и ресурсными затратами с учётом коэффициентов относительной значимости альтернатив проектов.

Пусть X = (Х1,Х1,...,Х1,...,Х1),1-(1,...,/) - набор проектов портфеля (альтернатив), {1,...,у,..../} - множество видов ресурсов, распределяемых между проектами портфеля. Тогда:

о Я, - вектор ресурсов, распределяемых на реализацию ¡-ого

проекта, где у - ресурс;

® О.] ~ (2;1>2у2>—>б/,)—.б/г) ■ вектор распределения у'-ого ресурса между набором проектов портфеля, где I - проект;

в £>ДЯ;)- доход, получаемый при реализации /-ого проекта, при условии расходования на него ресурсов;

• С; )-совокупные затраты на использование у'-ого ресурса;

• Е, - коэффициенты относительной значимости альтернатив, рассчитанные с помощью применения комбинированных методов Комб. МАИ 1 и Комб. МАИ 3.

Предложенная формализация централизованной схемы распределения ресурсов между проектами портфеля с учётом поправок на коэффициент относительной значимости альтернатив имеет вид:

В соответствии с данной схемой, лицу, принимающему решения, необходимо найти оптимальное по данному критерию распределение ресурсов по всем проектам портфеля. Введённый в модель коэффициент относительной значимости альтернатив В, позволяет учитывать не только доход от реализации проекта, но и все факторы, которые учитываются при расчете данных коэффициентов согласно предложенным комбинированным методам.

В рамках шестого пункта новизны с помощью разработанных комбинированных методов и подходов к моделированию проблемных ситуаций решена задача распределения ресурсов при формировании портфеля ИТ-проектов дирекции BI (Business Intelligence) одного из крупнейших российских банков.

В дирекции информационных технологий одного из крупнейших российских банков (далее будем называть Банком) для всесторонней аналитической поддержки и развития бизнеса создана дирекция BI (Business Intelligence). В функции этого подразделения входят обеспечите формирования управленческой отчетности, интеллектуальный анализ данных, формирование регламентированной и нерегламентированной отчетности, многомерный анализ данных, интеграция и преобразование данных из различных источников.

Запуск новых проектов по внедрению новых модулей или доработке существующих систем инициируется различными заказчиками. Все поступающие заявки на разработку нового функционала собираются в единый пул. Далее на управляющем комитете, в который входят руководители всех дирекций заказчиков, формируется портфель проектов на следующий год. Проекты объединяются в группы по своему типу, и далее, в зависимости от важности, по выделенным группам распределяются ресурсы (человеко-дни), и составляется план-график

2 Матвеев A.A., Новиков Д.А., Цветков A.B. Модели и методы управления портфелями проектов М.; ПМСОФТ, 2005. - 206 с

I

(16)

работ. Ключевой проблемой на данном этапе является оптимальное ранжирование ИТ-проектов портфеля по степени важности проектов, а именно, максимально эффективное распределение ресурсов.

Для решения данной задачи использован математический аппарат, предложенный в диссертационном исследовании.

Портфель проектов с запрашиваемыми ресурсами, требуемым бюджетом и планируемыми сроками, а также с описанием рисков в случае невыполнения представлен в Приложении 3. Портфель проектов.

Ввиду большого количества проектов целесообразно разбить портфель по типам. Для этого выделим альтернативы, которые необходимо проранжировать по степени относительной значимости:

1. Разработка ИТ-сервисов для подразделений Банка. Проекты, повышающие удобство использования существующих сервисов, а также разработка и внедрение новых сервисных функций.

2. Законодательство. Корректировка (модернизация) существующих приложений с учетом новых требований законодательства.

3. Новая аналитика. Разработка новых аналитических приложений.

4. Повышение эффективности и развитие банковской сети розничных подразделений. Разработка отчетности, направленной на достижение большей эффективности бизнес-подразделений. Основные заказчики - подразделения, приносящие прибыль.

5. Развитие сугцествующих решений. Проекты, направленные на улучшение качества существующего функционала.

6. Риски и управление взысканиями. Проекты, направленные на оптимизацию скоринговых процедур оценки заемщика, а также проекты по составлению отчетности по просроченным задолженностям.

Выделенные шесть типов проектов необходимо оценить в разрезе наиболее значимых проблемных ситуаций. Оценив окружение решаемой задачи, предложен набор условий и подусловий принятия решений, разбитых на реализации (табл. 2).

К решению поставленной задачи привлечены двое независимых внешних экспертов, специализирующихся на оптимизации банковской деятельности.

Таблица 2 - Окружающие условия задачи эффективного распределения ресурсов

Условия 1. Изменение стратегии Банка 2 Изменение конкурентной среды

Полуслов ия 1.1. Решение Правления Банка об усиленном развитии выделенного направления 1.2. Решение о сокращении издержек -не содержит подусловий-

Реализации • Усиление розничного бизнеса; • Усиление блока корпоративного кредитования; • Усиление карточного бизнеса. • Решение о максимальном сокращении издержек; • Решение о дополнительном финансировании. • Повышение уровня конкуренции на рынке; • Неизменное состояние конкурентной среды; • Ослабление конкуренции на рынке.

Оценка проектов будет производиться экспертами по признакам в разрезе выделенных проблемных ситуаций. Следовательно, сформируем набор признаков для оценки проектов:

1. Размер прибыли подразделения-заказчика. Проекты, инициированные приносящим высокий доход подразделением, являются более предпочтительными по данному признаку, так как направлены на поддержку и развитие данного подразделения.

2. Соответствие стратегическим задачам Банка. Более предпочтительны проекты, поддерживающие поставленные стратегические задачи Банка.

3. Наличие внешних критичньа: ограничений. Наличие внешних ограничений, таких, как требования законодательства, исчерпание денежных / программно-аппаратных / инфраструктурных ресурсов, повышает относительную значимость соответствующих проектов по данному признаку.

Для решения данной задачи предлагается смоделировать её окружение, а именно, выделить наиболее значимые проблемные ситуации, затем решить задачу с помощью двух разработанных комбинированных алгоритмов: комб. МАИ 2, комб. МАИ 3.

В соответствии с предложенным механизмом моделирования проблемных ситуаций, сформирована сетевая структура, описывающая все имеющиеся зависимости между условиями, подусловиями и их реализация ми. Обобщенный вид сети для задачи оценки портфеля проектов дирекции BI приведен на рисунке 6.

Как видно на данном рисунке, сетевая структура условия «Изменение конкурентной среды» имеет вырожденный вид, а именно, данное условие не содержит подусловий, а сразу разбивается на набор реализаций.

Сетевая структура условия «Изменение стратегии Банка» состоит из двух подусловий, одно из которых разбивается на три реализации, второе — на две. Между реализациями данных подусловий имеется взаимозависимость: решение об изменении финансирования отразится на развитии некоторых, бизнес-направлений, а решение о развитии каких-либо направлений окажет влияние на размер финансирования подразделения Business Intelligence. Кроме того, между реализациями подусловия «Решение Правления Банка о развитии выделенного направления» существуют внутренние зависимости, обусловленные бюджетными ограничениями: выделение ресурсов на развитие одного подразделения может стать причиной нехватки ресурсов на другие направления.

Рисунок 6 - Сетевая структура условий принятия решения 21

Далее составлен набор проблемных ситуаций, из которых выделены самые значимые. Для этого, используя систему поддержки принятия решений ЗирегОесЫот, вычислены веса реализаций каждого подусловия всех условий и рассчитаны коэффициенты относительной значимости проблемных ситуаций.

Приведем четыре наиболее значимые выделенные проблемные ситуации:

• 5/0: {Усиление блока корпоративного кредитования; решение о дополнительном финансировании для повышения надежности используемого функционала; повышение уровня конкуренции на рынке}, А/о = 0,53;

• 54: {Усиление розничного бизнеса; решете о дополнительном финансировании для повышения надежности используемого функционала; повышение уровня конкуренции на рынке}, Рм = 0,49;

• 5/(5: {Усилите карточного бизнеса; решение о дополнительном финансирования для повышения надежности используемого функционала; повышение уровня конкуренции на рынке}, Р.чи = 0,49;

• 57: {Усиление блока корпоративного кредитования; решение о максимальном сокращении издержек; повышение уровня конкуренции на рынке}, А7 ■= 0,49.

После моделирования проблемных ситуаций задача ранжирования ИТ-проектов портфеля решена двумя комбинированными методами (комб. МАИ 2, комб. МАИ 3). В соответствии с разработанными методами, необходимо собрать экспертные оценки альтернатив, представляющие собой таблицы мнений всех экспертов по всем признакам в разрезе всех проблемных ситуаций.

Расчет локальных коэффициентов содержится в Приложении 4. Пример расчета локальных коэффициентов в ПО ЗирегОесшотя. Итоговым решением, согласно комб. МАИ 2, будет сформированное эффективное по Парето множество альтернатив: XI, Х2, ХЗ, Х4, Х5, Х6. Заметим, что при таких оценках экспертов из эффективного множества не исключена ни одна альтернатива — ни одна не является полностью доминантной. Решение задачи при использовании комб. МАИ 3 приведено в таблице 3.

Таблица 3 - Итоговые веса альтернатив, комб. МАИ 3

Альтернативы Коэффициенты

Сервисы Законодательство 0,10 0,32

Новая аналитика 0,19

Повышение эффективности и развитие сети Развитие существующих решений 0,14 0,14

Риска и управление взысканиями 0,11

Распределение весов, полученное с помощью комб. МАИ 3, соответствует ранжированию, Х2 > ХЗ > Х4 = Х5 > Х6 > XI.

Результаты данного ранжирования использованы для корректировки существующего распределения ресурсов. Базовый объем прибыли, который планируется получать за счет реализация проектов, для расчетов оценивается на уровне целевого показателя - 20%. Это усредненный показатель эффективности реализуемых проектов, который на уровне КР1 Банка декларируется акционерам как планируемая отдача на инвестиции. Соответственно, эту ставку можно использовать как учетную. Принятая для расчетов стоимость одного человеко-дня — 300 условных единиц (0,3 тыс. у.е.), включает в себя затраты на фонд оплаты труда, содержание рабочего места сотрудника, социальный пакет (оплата телефона, медицинской страховки), налоги.

На основе базовых данных и показателей составлены функции дохода и затрат и, далее, сформирована целевая функция:

y = argmax

О

-0,3-

'-(1.../) 1-1 1-1 J (.у.

R:J > 0;

«о. V)

Данная схема представляет собой задачу линейного программирования нахождения максимума целевой функции. Распределение, полученное в результате решения данной задачи, соответствует максимальной ожидаемой прибыли, которую Банк планирует получить в результате реализации портфеля проектов. Размер совокупной ожидаемой прибыли при данном распределении ресурсов определяется как значение целевой функции, рассчитанной при данных входных параметрах Ri, R1 и , и равен 1109,5 тыс. у.е. При этом размер совокупной ожидаемой прибыли при распределении ресурсов без учета коэффициентов относительной значимости альтернатив равен 504 тыс. у.е. Полученная оптимизация распределения ресурсов не только обеспечивает более высокую прибыль от реализации портфеля, но и позволяет учитывать такие важные параметры, как условия окружающей среды, соответствие портфеля ИТ-проектов стратегическим задачам Банка, наличие внешних критичных ограничений (таких, как требования законодательства) и относительная значимость подразделения-заказчика.

Полученные результаты решения прикладной задачи были предоставлены в качестве рекомендаций председателю управляющего комитета Банка и учтены при итоговом распределении ресурсов между проектами портфеля.

3. Список публикаций автора по теме диссертации

Работы, опубликованные автором в рецензируемых научных изданиях и журналах:

1. Кравченко Т.К., Середенко Н.Н. Выделение признаков классификации систем поддержки принятия решений. // Открытое образование, 2010. № 4. С. 71-78. - 0,6 п.л. (авт. - 0,3 п.л.).

2. Середенко Е.С., Середенко Н.Н. Модель оценки экономической эффективности аналитических информационных систем. // Вестник Московского университета, 2011. №2. С. 82-93. - 1 п.л. (авт. - 0,5 п.л.).

3. Середенко Н.Н. Развитие метода анализа иерархий (МАИ). // Открытое образование 2011. №2. С. 39-49. - 0,6 п.л.

4. Кравченко Т.К., Середенко Н.Н. Создание систем поддержки принятия решений: интеграция преимуществ отдельных подходов. // Искусственный интеллект и принятие решений, 2012. №1. С. 95-10Z -0,4 п.л. (авт. - 0,2 п л.).

5. Середенко Н.Н. Оценка портфеля проектов в банке: применение методов поддержки принятия решений и моделирование неопределенности. // Аудит и финансовый анализ, 2013. №6. С. 161-165. -0,6п.л.

Другие работы, опубликованные автором по теме диссертации:

6. Tatiana Kravchenko, Natalia Seredenko. Decision-making with modeling of problem situations using the Analytic network hierarchy process. // International journal of the Analytic Hierarchy Process (IJAHP), 2011. Vol. 3, №1. -2 п.л. (авт. - 1 пл.).

7. Середенко Н.Н. Моделирование неопределенности в задачах принятия решений с использованием метода аналитических сетей // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук, 2012. № 3. С. 88-98. - 1 п.л.

//

8. Середенко H.H. Выбор методов решения задачи управления портфелем ИТ-проектов // Сборник докладов конференции «Методы и средства прикладной информатики», МЭСИ, 2013. С.151-158. — 0,4п.л.

9. Кравченко Т.К., Митрофанов С.Д., Середенко H.H. Обоснование вариантов решения с использованием метода UTA. // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук, 2010. № 9, с. 141-144.-0,3 п.л. (авт.-0,1 п.л.).

Ю.Кравченко Т.К., Середенко H.H., Щербинин О.П., Коряковцева H.A. Адаптация Метода анализа иерархий к Экспертной системе поддержки принятия решений (ЭСППР). // Сборник «Актуальные вопросы современной науки» /Под общ. ред. С. С. Чернова, Новосибирск: ЦРНС - Изд. «СИБПРИНТ», 2010. № 11. С. 217-223. - 0,4 п.л. (авт. -0,1 п. л.).

П.Кравченко Т.К., Середенко H.H., Огуречников Е.В., Бабкин А.Е. Анализ и определение понятий информационно-аналитических систем. // Сборник «Актуальные вопросы современной науки» /Под общ. ред. С. С. Чернова, Новосибирск: ЦРНС - Изд. «СИБПРИНТ», 2010. № 11. С. 223-230. - 0,4 п.л. (авт. -0,1 п.л.).

12.Середенко H.H., Периков Ю.А., Дружаев A.A. Сравнительный анализ многокритериальных методов принятия решений. // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук, 2010. № 1. С. 83-86.-0,3 п.л. (авт.-0,1 п.л.).

13.Середенко H.H. Принятие решений с использованием дизъюнктивных нормальных форм. // Сборник «Актуальные вопросы современной науки» /Под общ. ред. С. С. Чернова, Новосибирск: ЦРНС - Изд. «СИБПРИНТ», 2009. № 6/2. С. 143-151. - 0,3 п.л.

14.Середенко H.H. Сравнительный анализ многокритериальных методов принятия решений. // Сборник тезисов студенческой научно-практических конференции НИУ ВШЭ ф-та БИ, 2009. С. 71-74. - ОД п.л.

Подписано к печати 26.03.2014

Формат издания 60x84/16 Бум. офс. № 1 Печать офсетная

Печ.л. 1,5 Уч.-изд.л. 1,4 Тираж 100 экз.

Заказ № 10565

Типография издательства МЭСИ. 119501, Москва, Нежинская ул., 7